Сжатие с потерями

Сжатие данных с потерями (англ. lossy data compression) — метод сжатия (компрессии) данных, при использовании которого распакованные данные отличаются от исходных, но степень отличия не существенна с точки зрения их дальнейшего использования. Этот тип компрессии часто применяется для сжатия аудио- и видеоданных, статических изображений, в Интернете (особенно в потоковой передаче данных) и цифровой телефонии. Альтернативой является сжатие без потерь.

Типы сжатия с потерями

[править | править код]

Существуют две основных схемы сжатия с потерями:

  • В трансформирующих кодеках фреймы изображений или звука обычно трансформируются в новое базисное пространство и производится квантование. Трансформация может осуществляться либо для всего фрейма целиком (как, например, в схемах на основе wavelet-преобразования), либо поблочно (характерный пример — JPEG). Результат затем сжимается энтропийными методами.
  • В предсказывающих кодеках предыдущие и/или последующие отсчеты данных используются для того, чтобы предсказать текущий отсчет изображения или звука. Ошибка между предсказанными данными и реальными вместе с добавочной информацией, необходимой для производства предсказания, затем квантуется и кодируется.

В некоторых системах эти две техники комбинируются путём использования трансформирующих кодеков для сжатия ошибочных сигналов, сгенерированных на стадии предсказания.

Сжатие с потерями против сжатия без потерь

[править | править код]

Преимущество методов сжатия с потерями над методами сжатия без потерь состоит в том, что первые делают возможной большую степень сжатия, продолжая удовлетворять поставленным требованиям, а именно — искажения должны быть в допустимых пределах чувствительности человеческих органов, физических чувств.

Методы сжатия с потерями часто используются для сжатия аналоговых данных — чаще всего звука или изображений.

В таких случаях распакованный файл может очень сильно отличаться от оригинала на уровне сравнения «бит в бит», но практически неотличим для человека «на слух» и «на глаз» в большинстве применений.

Много методов фокусируются на физических особенностях органов чувств человека. Психоакустическая модель определяет то, как сильно звук может быть сжат без ухудшения воспринимаемого человеком качества звука. Недостатки, причинённые сжатием с потерями, которые заметны для человеческого уха или глаза, известны как артефакты сжатия.

Фотографии, записанные в формате JPEG, могут быть приняты судом в качестве доказательств несмотря на то, что изображение сжато с потерями.

Недостатки

[править | править код]

При использовании сжатия с потерями необходимо учитывать, что повторное сжатие обычно приводит к деградации качества. Однако, если повторное сжатие выполняется без каких-либо изменений сжимаемых данных, качество не меняется. Так например, сжатие изображения методом JPEG, восстановление его и повторное сжатие с теми же самыми параметрами не приведёт к снижению качества. То же справедливо и для метода JPEG-LS в режиме сжатия с ограниченными потерями. Но в общем случае, когда декодированные данные подвергаются редактированию, несжатый оригинал целесообразно сохранять (или сжимать без потери данных).

Методы сжатия данных с потерями (примеры)

[править | править код]

Компрессия изображений

[править | править код]

Компрессия видео

[править | править код]

Компрессия звука

[править | править код]
  • CELP
  • G.711
  • G.726
  • HILN[англ.]
  • Speex (отличается отсутствием патентных ограничений)
  • iLBC (Кодек со свободными условиями лицензирования)

Примечания

[править | править код]
  1. М. В. Гашников, Н. И. Глумов, В. В. Сергеев «Иерархическая компрессия изображений в системах реального времени». Дата обращения: 15 мая 2010. Архивировано 20 декабря 2012 года.
  2. X.Wu, N.Memon «CALIC — A context based adaptive lossless image codec». Дата обращения: 24 ноября 2012. Архивировано из оригинала 12 мая 2013 года.
  3. Гришенцев А. Ю. Эффективное сжатие изображений на базе дифференциального анализа Архивная копия от 9 мая 2013 на Wayback Machine // Журнал радиоэлектроники, № 11, 2012.